Data Science, Data Analytics, Data Mining, Big Data, incluso el Business Intelligence, son conceptos que nos paran de escucharse, y muchas veces cuesta separarlos y entender a qué se refieren cada uno de ellos, la realidad es que es difícil dirigirse hacia uno, sin pensar en el otro, ya que están fuertemente unidos, difícilmente indivisibles, pero lo vamos a intentar.
Definición de términos
Vamos a empezar definiendo a cada uno de ellos.
Data Science
Extracción de datos a partir de conocimiento, que sean capaces de dar respuesta a las cuestiones que se le plantean.
Data Analytics
Análisis de los datos para sacar una serie de conclusiones a partir de ellos.
Data Mining
Es el proceso de extracción de información de gran volumen de datos, que permita al usuario posteriormente analizar y realizar predicciones.
Big Data
Son datos que superan la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos convencionales. Los datos son demasiado grandes, se mueven demasiado rápido o no encajan con las restricciones de arquitecturas de bases de datos. Para obtener valor a partir de estos datos, se debe elegir un camino alternativo para su procesamiento.
Business Intelligence
BI se define como un paraguas de diversas tecnologías y aplicaciones, que soportan la toma de decisiones. Permitiendo reunir, entender y administrar la información. Dotando a la organización de un acceso único a la información, con objeto de dar respuestas oportunas a las preguntas de la empresa, con el fin de mejorar el desempeño de un negocio y obtener una ventaja competitiva, vital en un mercado global y cambiante.
Data Science o Data Analytics
Si miramos las diferentes definiciones Data Science o Data Analytics, son procesamiento de datos enfocados a dos conceptos diferentes, uno busca el análisis de datos para responder a preguntas planteadas, y el otro busca el análisis de datos para sacar conclusiones de ellos.
Si vamos a un caso real de Data Science busca el análisis de datos para buscar predicciones o poder responder preguntas sobre: tendencias del mercado, sobre tendencias de lo que va pasar en el consumo, etc…
Sin embargo, el Data Analyics busca analizar los datos para sacar conclusiones por ejemplo: de ventas, de cual ha sido el margen de las compañías, etc…
Por lo que al final se puede resumir que el Data Science esta enfocado en la predicción de lo que va a pasar, mientras que el data Analytics enfocado en las conclusiones de los resultados obtenidos.
Ciencias de análisis de datos
Al final estos dos conceptos se basan en tres herramientas que ya hemos comentado: Data Mining, Big Data y Business Intelligence. Cada una enfocada en su línea el Big Data para el tratamiento de gran volumen de datos y poder recoger esos datos, que luego se apoyará en el data Mining para extraer los datos, para un posterior análisis en el Business Intelligence.
Por resumir Data Science y Data Analytics, son dos ciencias enfocadas a la predicción y el análisis de las conclusiones, y las herramientas en las que se apoyan estas herramientas son Big data, Data Mining y Business Intelligence
Formación en Big Data
En el Máster de Sistemas de Información y Tecnología Empresarial en de IMF Business School, en las asignaturas de Big Data, Business Intelligence en tramos en profundidad en estas herramientas viendo:
- Qué son estas herramientas, sus beneficios y el valor de la información.
- La arquitectura de los Sistemas.
- La introducción al análisis multidimensional.
- Los tipos de compañías que deben implantar estas herramientas.
- Las diferentes herramientas en el mercado.
- Las estrategias de implantación.
- Las técnicas de reporting avanzado.
- Las últimas tendencias en el mercado.
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Sin duda el Big Data es una de las profesiones del mañana. No hay duda de que aprender Big Data y saber desenvolverse en el tema de la Analitica de Datos es una profesion del futuro